基于 Python 深度学习的电影评论情感分析可视化系统，基于 Flask + 深度学习，构建了一个 影评情感分析系统，能够 自动分析影评、计算情感趋势 并 可视化展示，对于电影行业具有重要参考价值！
基于 Python 深度学习的电影评论情感分析可视化系统
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌
🍅文末获取源码联系🍅
👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Java微信小程序项目实战《100套》
Python项目实战《100套》
感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人
文章目录
- 🚀 2.0 全新升级，功能更强大！
- 🎯 1. 项目简介
- 🔬 2. 深度学习算法解析
- 🔹 卷积神经网络（CNN）
- 📌 3. 影评情感分析需求
- 🎯 3.1 需求设计
- 🔹 3.2 其他功能分析
- 🏗️ 4. 系统架构设计
- 🔹 4.1 功能模块设计
- 🔹 4.2 数据库设计
- 📌 **表 1：管理员信息表**
- 📌 **表 2：电影信息表**
- 🔨 5. 系统实现
- 🎯 5.1 用户登录模块
- 🎯 5.2 电影查询 & 影评分析
- 🎯 5.3 电影评价详情
- 5.4
- 📚 6. 参考文献
- 🎯 推荐阅读
- 7 源码获取：
🚀 2.0 全新升级，功能更强大！
🎉 本项目全新升级 2.0 版本，新增以下功能：
✅ 真正支持深度学习算法，lstm 或者 cnn，选择一个
✅ 查看热门电影（基于最新豆瓣 Top 200 数据）
✅ 查看热门影评，支持 情感分析（判断评论是正面、负面）
✅ 手动输入影评，实时分析情感倾向
✅ 支持用户登录，可管理个性化影评分析数据
✅ 影评情感分析饼图可视化，一目了然电影的口碑评分
👇 项目预览图（实时数据可视化）：
🎯 1. 项目简介
电影评论不仅能帮助观众了解电影质量，还影响着电影票房、口碑等。因此，对影评进行 情感分析 变得尤为重要！
本项目基于 Flask + 深度学习（Word2Vec 向量模型），通过大数据分析影评文本，精准判断电影的好评率、差评率，并以可视化方式呈现结果。
💡 核心关键词： 深度学习 | 电影评论 | 情感分析 | Flask
🔬 2. 深度学习算法解析
🔹 卷积神经网络（CNN）
CNN（Convolutional Neural Network） 是深度学习中最经典的神经网络模型，最初用于图像识别，如今已广泛应用于 自然语言处理（NLP） 领域。
💡 CNN 通过 卷积计算 和 参数共享 机制，使神经网络能够提取文本中的关键信息，并通过 有监督/无监督学习 方式提升准确率。
在本项目中，我们使用 CNN 算法进行训练，训练影评数据，最终实现精准的情感分类。
📌 3. 影评情感分析需求
🎯 3.1 需求设计
本系统需要满足以下核心需求：
🔹 自动分析海量影评，判断评论情感（正面/负面/中立）
🔹 搭建 B/S 结构网站（前端 + 后端 + 数据库）
🔹 使用 Flask 框架 搭建 Web 端
🔹 CNN 算法或者 lstm 算法进行情感分类训练
最终实现目标：
👉 爬取电影评论数据 + 用户手动输入影评
👉 系统自动判断影评情感倾向（正向/负向）
👉 可视化展示电影评论情感趋势（饼图+柱状图）
🔹 3.2 其他功能分析
🚀 影评情感分析 ≠ 简单的文本处理！
本项目通过对 海量影评数据 进行 趋势分析，可用于：
✔ 电影评价数据可视化
✔ 观众情感倾向分析（不同人群对电影的评价差异）
✔ 电影行业决策参考（预测票房、优化宣传策略）
🎯 数据决定分析结果的精准度！
本项目精选高质量影评数据集，保证数据 完整性、规范性，并通过 数据预处理+深度学习训练 提高分析准确率。
🏗️ 4. 系统架构设计
🔹 4.1 功能模块设计
✔ Flask 作为 Web 框架，构建 B/S 结构系统
✔ Word2Vec 进行情感分析模型训练
✔ PyCharm 作为主要开发工具
✔ MySQL 作为数据库存储影评数据
🔹 4.2 数据库设计
本项目采用 MySQL 作为数据库，核心数据表设计如下：
📌 表 1：管理员信息表
| ID | 用户名 | 密码 | 权限 | 创建时间 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | admin | ****** | 超级管理员 | 2025-03-02 |
📌 表 2：电影信息表
| 电影ID | 电影名称 | 导演 | 主演 | 上映时间 | 评分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 001 | 盗梦空间 | 克里斯托弗·诺兰 | 迪卡普里奥 | 2010 | 9.3 |
🔨 5. 系统实现
🎯 5.1 用户登录模块
系统支持 用户登录，用户必须登录后才能进行影评分析。
💡 功能：
✅ 账号密码登录
✅ 权限管理
✅ 个人影评数据管理
👇 登录界面效果图：
🎯 5.2 电影查询 & 影评分析
🔍 首页搜索电影
🔹 用户输入电影名称，系统返回 电影详情+影评数据
📊 影评情感分析
🔹 影评按情感分类（正面/负面/中立）
🔹 环形图展示评价占比（可视化数据分析）
👇 系统界面效果预览：
🎯 5.3 电影评价详情
🔹 显示 热门影评，支持 点赞/留言/情感分析
🔹 系统自动 计算影评情感倾向（积极/消极/一般）
👇 影评详情界面：
5.4
📚 6. 参考文献
11 张爱军,杨泽斌.《自动化机器学习中的超参调优方法》
22 李磊,陈向东.《基于机器学习的情感分析研究》
33 李彦冬,郝宗波.《卷积神经网络研究综述》
🎯 推荐阅读
📌 2023年 Java 毕业设计选题推荐
📌 Python 毕业设计合集
📌 SpringBoot+Vue 毕业设计项目合集
7 源码获取：
大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻
👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Java微信小程序项目实战《100套》
Python项目实战《100套》
感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人
